实验设计指南  • 前瞻样本大小与功效 • 单样本和双样本均值
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单样本和双样本均值
在初始“样本大小”选择列表（样本大小与功效选项）中点击单样本均值或双样本均值后，将显示“样本大小与功效”窗口。（请参见单个均值（左）和两个均值（右）的初始“样本大小与功效”窗口。）
单个均值（左）和两个均值（右）的初始“样本大小与功效”窗口
窗口基本相同，但是“单个均值”窗口底部有一个可访问动画脚本的按钮。
初始“样本大小与功效”窗口需要 Alpha、标准差（误差标准差）的值和以下三个值中的一个或两个：待检差值、样本大小和功效。“样本大小与功效”平台计算缺失项。若有两个未指定的字段，将构造一个图，显示这两个值之间的关系：
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给定特定效应大小，功效作为样本大小的函数
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给定样本大小，功效作为效应大小的函数
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对于给定的功效，效应大小作为样本大小的函数。
“样本大小与功效”窗口要求提供这些值：
Alpha
是第一类错误的概率，即当原假设为真时拒绝原假设的概率。它通常是指检验的显著性水平。默认 alpha 水平为 0.05。这意味着愿意接受有 5% (alpha) 的机会错误地声明有显著差异，而组之间的真实差值实际为零。
标准差
是误差标准差。它用于测量均值附近未解释的随机变异。功效计算实则为概率计算，它计算当真实值是您指定的值时事情可能发生的概率，即使真实误差未知。误差标准差的估计值可以是先前的模型拟合的均方根误差 (RMSE)。
额外参数
仅用于多因子设计。在简单情形中，将该字段设置为零。在多因子平衡设计中，除了拟合情形中所述的均值外，还有其他因子的额外参数可在此处指定。例如，在包含全部三个两因子交互作用的三因子两水平设计中，额外参数的个数为 5。（这包括用于额外主效应的两个参数和用于交互作用的三个参数。）实际上，输入的特定值没有那么重要，除非实验范围具有很小的误差自由度。
待检差值
是要检验的最小可检测差值（多小的差值您希望能称为在统计上显著）。对于单样本问题，这就是假设值与真实值之间的差值。
样本大小
是您实验中的总观测数（试验次数、实验单元数或样本数）。样本大小不是每个组的样本数而是所有组的总样本数。
功效
是当原假设为假时拒绝原假设的概率。大的功效值好一些，但是这要求更大的样本大小。
继续
针对输入的值进行计算。
后退
返回到上一“样本大小与功效”窗口，以便您可以重新运行分析或开始新分析。
动画脚本
运行一个 JSL 脚本，该脚本显示描述功效或样本大小的交互图。有关动画脚本的说明，请参见单个均值的样本大小与功效动画一节。